基于ARM的人脸识别系统设计与实现.
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到人们生活的方方面面。
其中，人脸识别技术作为人工智能的重要应用之一，在安全监控、身份认证、智能家居等领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于深度学习的人脸识别算法，并探讨其在树莓派上的实现方法。
二、深度学习人脸识别算法概述1. 算法原理深度学习人脸识别算法主要通过构建深度神经网络，从大量的人脸数据中学习和提取特征，进而实现人脸的识别和分类。
该算法通过不断调整网络参数，使网络能够自动学习和提取人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息。
这些特征可以有效地表示人脸的形态和结构，从而提高识别的准确性和稳定性。
2. 常用算法目前，常用的人脸识别算法包括卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）等。
这些算法在人脸识别任务中取得了显著的成果，可以有效地处理大规模的人脸数据，实现高精度的识别。
三、在树莓派上的实现1. 硬件环境树莓派是一款基于ARM架构的微型计算机，具有体积小、功耗低、价格便宜等优点。
在实现人脸识别系统时，我们需要将树莓派与摄像头等设备连接起来，以获取人脸图像数据。
此外，为了保障系统的稳定性和性能，我们还需要为树莓派配备适当的存储设备和电源等。
2. 软件环境在软件方面，我们需要安装操作系统、深度学习框架等软件。
常用的操作系统包括Raspbian等，而深度学习框架则可以选择TensorFlow、PyTorch等。
此外，我们还需要安装一些辅助软件，如图像处理库、Python编程环境等。
3. 实现步骤（1）数据准备：收集大量的人脸数据，并进行预处理和标注。
这些数据将用于训练和测试人脸识别算法。
（2）模型训练：使用深度学习框架构建神经网络模型，并使用准备好的数据进行训练。
在训练过程中，我们需要不断调整网络参数，以优化模型的性能。
（3）模型测试：使用测试数据对训练好的模型进行测试，评估模型的准确性和稳定性。
基于深度学习的人脸识别门禁系统设计与实现
基于深度学习的人脸识别门禁系统设计与实现随着科技的不断发展和智能化进程的深入推进，人脸识别技术在社会生活中得到了越来越广泛的应用。
其中，基于深度学习的人脸识别门禁系统，因其快速、准确、安全等特点，成为了各企业和机构的选用，提高了门禁管理的效率和安全性。
本文将从系统架构设计、算法优化、技术应用等方面，阐述基于深度学习的人脸识别门禁系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于深度学习的人脸识别门禁系统，通常包含图像采集设备、图像处理单元、算法模型、数据库管理与查询等组成部分。
针对这些组成部分，本文分别进行详细的辨析。
1.图像采集设备图像采集设备是整个人脸识别门禁系统中至关重要的一个组成部分。
其对摄像机的匹配程度和采集器的采集质量要求极高。
此外，针对各种场景和角度的图像采集也需要进行考虑，以保证采集到的图像清晰度和光线度足够。
2.图像处理单元图像处理单元是整个门禁系统中的核心部分。
它主要承担着将采集到的图像转化为可供算法处理的图像数据的任务。
其主要技术包括图像去噪、大小统一化、图像增强等。
对于多种复杂背景和光线干扰下的人脸图像数据问题也需要进行深入分析。
3.算法模型针对深度学习算法的运用，本系统采用的是卷积神经网络模型，同时引入了残差网络，以提高图片的鲁棒性，加速时间训练速度和提高图像的分类精度。
对于算法的参数调整和网络结构的优化，需要对深度学习算法有深入了解及多方面试验。
4.数据库管理与查询为门禁系统中的管理员提供更为完整、准确、方便的查询数据分析，采用数据库管理与查询技术。
其中，对于数据库的优化和管理，需要进行充分的测试和调整。
二、算法优化在门禁系统中使用的卷积神经网络模型，对人脸图像数据进行训练，实现了较高的人脸识别率。
但是，在应用中仍然存在着光线不同或者人脸角度不同等问题。
因此，对于基于深度学习的人脸识别门禁系统，其算法优化是十分必要的。
1.图像预处理针对光线以及角度变化的问题，通常需要对图像进行预处理，使其满足算法的要求。
基于深度学习的人脸识别系统设计与实现
基于深度学习的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别理论，通过对图像或者视频中的人脸进行检测、识别和验证的技术，具有广泛的应用前景。
随着深度学习算法的不断发展，基于深度学习的人脸识别系统成为当今最先进的方法之一。
本文将介绍基于深度学习的人脸识别系统的设计与实现，包括数据准备、网络架构、训练过程和应用场景。
一、数据准备人脸识别系统的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和数量。
因此，准备一个高质量的人脸数据集至关重要。
一个典型的人脸数据集应该包含大量不同人的人脸图像，且图像应该具有多样性，包括不同的姿势、光照条件和表情。
此外，还需要为每个人标注正确的人脸边界框和对应的人脸类别标签。
这些标注信息将在训练阶段用于构建训练样本。
二、网络架构深度学习的关键是设计一个合适的神经网络架构。
在人脸识别任务中，通常使用卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）来学习人脸特征表示。
一个经典的CNN架构是卷积层、池化层和全连接层的串联。
这种架构可以通过多层的非线性变换来提取图像的高级特征。
在人脸识别任务中，还常使用一种叫做人脸验证网络的结构，其中包括两个并行的卷积神经网络，一个用于提取人脸特征，一个用于计算人脸特征之间的相似度。
三、训练过程在训练阶段，首先需要从准备好的数据集中加载样本。
然后，将加载的样本输入到网络中进行前向传播。
通过前向传播，网络将学习到图像中的特征表示，并输出一个特征向量。
接下来，计算损失函数来衡量网络输出的特征向量和真实标签之间的差异。
常用的损失函数包括欧式距离和余弦相似度。
最后，使用反向传播算法来调整网络的权重，使得损失函数最小化。
这个过程需要循环多次，直到网络收敛。
四、应用场景基于深度学习的人脸识别系统在各个领域都有广泛的应用。
在人脸识别技术的研究方面，可以通过调整网络架构、训练数据和损失函数等参数来改进人脸识别的性能。
在人脸识别的实际应用中，可以将其应用于人脸解锁、身份验证、安全监控等场景。
《2024年基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计》范文
《基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防、支付、考勤等。
人脸考勤机作为企业、学校等单位管理员工出勤的重要工具，其设计及性能的优劣直接影响到管理效率及员工的工作体验。
本文将介绍一种基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、系统架构设计基于嵌入式系统的人脸考勤机主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括嵌入式处理器、摄像头、存储器等；软件部分则包括操作系统、人脸识别算法、数据库等。
1. 硬件设计硬件部分的核心是嵌入式处理器，其性能直接决定了人脸考勤机的处理速度及稳定性。
我们选用高性能的嵌入式处理器，如ARM或MIPS架构的处理器，以保证系统的运行效率。
此外，还需配备高像素的摄像头，以捕捉清晰的人脸图像。
存储器则负责存储人脸图像数据、考勤记录等信息。
2. 软件设计软件部分包括操作系统、人脸识别算法、数据库等。
操作系统选用实时性较强的嵌入式操作系统，如Linux或RTOS。
人脸识别算法是系统的核心，我们选用成熟的人脸识别算法，如基于深度学习的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。
数据库则用于存储人脸图像数据、考勤记录等信息，方便后续的数据查询和管理。
三、功能实现基于嵌入式系统的人脸考勤机具有以下功能：1. 人脸图像采集：通过高清摄像头采集员工的人脸图像。
2. 人脸识别：通过人脸识别算法对采集到的人脸图像进行识别，并与数据库中的人脸数据进行比对，以确认员工的身份。
3. 考勤记录：记录员工的考勤信息，包括进出时间、迟到、早退等。
4. 数据管理：对考勤数据进行存储、查询、统计等管理操作。
5. 报警功能：当员工未按时到岗或离岗时，系统可发出报警信息，以便管理员及时处理。
四、优势与展望基于嵌入式系统的人脸考勤机具有以下优势：1. 识别准确：采用成熟的人脸识别算法，提高识别的准确性和速度。
2. 操作简便：员工只需在考勤机上刷脸即可完成考勤，操作简便快捷。
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告一、研究背景随着社会的发展，计算机技术正在得到越来越广泛的应用。
其中，人脸检测系统是计算机视觉技术中非常重要的一部分。
人脸检测系统广泛应用于安防、人脸识别、图像搜索、虚拟现实游戏等领域。
因此，人脸检测系统的研究和应用具有非常广泛的市场前景。
人脸检测系统是指利用计算机视觉技术来获取一张图像中所有人脸的位置和大小以及相关的姿态（如头部的方向）信息的系统。
研究人脸检测算法的目的是使得人脸检测系统能够在复杂的环境下准确的检测出人脸，同时系统的响应速度要足够快，以满足实时应用的需求。
目前，已有很多人脸检测相关的算法被提出，如 Haar Cascades 算法、HOG 算法、人脸关键点检测算法等。
然而，这些算法仍存在一些问题，如计算量过大、对光照和姿态的变化不敏感等。
因此，本文将研究和实现一种新的基于深度学习的人脸检测算法，以提高人脸检测系统的速度和准确性。
二、研究内容和方法本文将研究和实现一种基于深度学习的人脸检测算法。
具体的研究内容和方法如下：1. 数据集准备：本文将采用公开的人脸数据集（如LFW、FDDB 等）来训练和测试人脸检测模型。
2. 深度学习模型设计：本文将采用卷积神经网络（CNN）来训练人脸检测模型。
模型的主要结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
3. 数据预处理和增强：本文将对数据进行预处理和增强，如数据的归一化、镜像翻转、随机裁剪等，以增强模型的泛化能力。
4. 模型训练：本文将采用反向传播算法和随机梯度下降算法来训练模型，以最大程度的减小训练集和测试集的误差。
5. 模型测试和评估：本文将采用 LFW、FDDB 等数据集来测试和评估训练好的模型，以评估模型的准确性和可靠性。
三、研究意义本文的研究意义主要包括以下几点：1. 提供一种新的基于深度学习的人脸检测算法。
2. 提高人脸检测系统的速度和准确性。
3. 探索深度学习在人脸检测中的应用和优化。
4. 为实时应用场景下的人脸检测提供技术支持。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。
二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。
2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。
3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。
三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。
通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。
四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。
同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。
2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。
3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。
4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
根据设定的阈值，判断是否为同一人。
五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。
2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。
3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。
六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。
采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。
2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
《2024年基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》范文
《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已成为现代安全领域中重要的生物识别技术之一。
该技术广泛应用于各种领域，如门禁系统、安防监控、移动支付等。
为了满足实际应用中的需求，本文将探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的研究。
二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用的嵌入式系统架构，以其低功耗、高性能的特点在移动计算、物联网等领域占据重要地位。
ARM架构的处理器具有强大的计算能力和灵活的配置，使其成为人脸识别技术实现的理想平台。
三、嵌入式人脸识别技术嵌入式人脸识别技术是将人脸识别算法集成到嵌入式系统中，实现快速、准确的人脸检测与识别。
该技术主要包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
其中，人脸检测是识别过程的第一步，用于确定图像中的人脸位置；特征提取则是提取人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位的形状和位置；人脸比对则是将提取的特征信息与数据库中的人脸特征进行比对，以确定身份。
四、基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术实现在嵌入式系统中实现人脸识别技术，需要考虑到系统的硬件配置、算法优化和功耗控制等因素。
基于ARM架构的嵌入式人脸识别系统通常采用高性能的ARM处理器，配合适当的存储器和外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
在算法优化方面，针对嵌入式系统的特点，需要采用轻量级的人脸识别算法，以降低系统的计算复杂度和功耗。
同时，还需要对算法进行优化，以提高识别的准确性和速度。
在功耗控制方面，需要采用低功耗的设计方案，以延长系统的使用时间。
五、技术研究与应用在基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究中，需要关注以下几个方面：1. 算法研究：研究轻量级的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。
同时，需要针对嵌入式系统的特点，对算法进行优化，以降低系统的计算复杂度和功耗。
2. 硬件设计：设计高性能的ARM处理器和适当的存储器及外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
基于STM32的人脸识别
STM32F407人脸识别系统基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。
Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。
但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor 特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor 特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。
4结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的STM32F407人脸识别和STM32F407人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。
研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于STM32F407ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的STM32F407自动人脸识别系统和STM32F407人像比对系统。
5提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决STM32F407人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的STM32F407远距离人脸识别方案。
客户机(STM32F407平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的STM32F407远距离人脸识别方案。
6结合我们开发的基于ARM的STM32F407自动人脸识别系统和STM32F407人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在STM32F407系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然STM32F407人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。
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东北师范大学硕士学位论文基于ARM的人脸识别系统设计与实现姓名：塔娜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：马志强20090501摘要人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。
人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。
人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及入脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。
在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，．从而实现自动识别人脸的目的。
在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。
其中基于主成分分析的Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Ａｄａｂｏｏｓｔ人脸检测算法，在ＰＣ上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Ａｄａｂｏｏｓｔ人脸检测算法的性能。
嵌入式是后ＰＣ时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。
嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：ＤＳＰ，ＡＲＭ，ＰｏｗｅｒＰＣ等等。
本文采用的ＡＲＭ９作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ＡＲＭ平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。
本文从ＰＣ平台的软件实现入手，分别实现了ＰＣ平台下的ＡｄａＢｏｏｓｔ人脸检测算法和ＰＣＡ人脸识别算法；分析了现象及结果，接下来搭建了基于ＡＲＭ嵌入式系统的硬件平台，对ＡｄａＢｏｏｓｔ人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
人脸识别；人脸检测；ＡＲＭ；ＡｄａＢｏｏｓｔ；ＰＣＡ关键词：ＡｂｓｔｒａｃｔＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｓａｂｉｏｌｏｇｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｔｉｓａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｕｓｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｉｍａｇｅｆｉｌｅｄ．ＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｕａｌｌｙｖｅｒｉｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒＰｅｒｓｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｇａｔｅｗａｙｓｔＯｉｎｌｉｍｉｔｅｄａｃｃｅｓｓａｒｅａｓ，ａｕｔｈｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｂａｎｋａｎｄｆａｍｉｌｙｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｅｔｃ．ｎｌｅｈｕｍａｎｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｃｌｕｄｅｓｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｆａｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ。
Ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｐｕｔｔｉｎｇｐｉｃｔｕｒｅ．ＴｈｅｎｉｔｃｕｔｓａｐａｒｔＣａｎｆｅｎｄｈｕｍａｎｆａｃｅａｎｄｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｆｒｏｍｈｕｍａｎｆａｃｅｆｒｏｍｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｉｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｆｉｒｓｔｔａｋｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｏｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｐｉｃｔｕｒｅ，ｗｈｉｃｈｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｔｈｅｍｉｎａ１０ｗｅｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐａｃｅｗｉｔｌｌｌｅｓｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓ．Ｔｈｅｎｓａｖｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｄａｔａｉｎｔｈｅｆａｃｅｓｔｏｒｅｈｏｕｓｅ．Ｉｎｔｈｅｆａｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ。
ｗｈｅｎｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｔ１１ｅｕｎｋｎｏｗｎｈｕｍａｎｏｎｅｐｉｃｔｕｒｅ，ａｔｆｉｒｓｔｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎｈｕｍａｎｔｏｔｈｅｎｍａｒｃｈ．ｅｄｗｉｔｈｋｎｏｗｎｈｕｍａｎｆａｃｅｍｏｄｅｌｔｈａｔｓｔｏｒｅｄｉｎｔｈｅｆａｃｅｓｔｏｒｅｈｏｕｓｅｐｅｒｓｏｎｉｎｔｈｅｓｔｏｒｅｈｏｕｓｅｐａｓｔｔｅｎｏｒｃｏｎｆｉｒｍｗｈｅｔｈｅｒｉｔｉｓｎｏｔ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｙｅａｒｓ，ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｒｅａ．Ｗｉｔｌｌｔｌｌｅｓｔｕｄｙｐｒｏｇｒｅｓｓｅｄ，ｍａｎｙｉｍｐｏｒｔａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｔｈｅｗｉｄｅｌｙ—ｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｏｆｌｉｎｅａｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＥｉｇｅｎｆａｃｅ，ｔｈｅｍｏｓｔｍａｐｂａｓｅｄｏｎＰＣＡ（ＰｒｉｎｃｉｐｌｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ），ｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｃｒｉｔｅｒｉｏｎｔｏｔｅｓｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ；Ｉｎ２００１，ＶｉｏｌａａｎｄＪｏｎｅｈａｖｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｍｐｏｒｔａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｃａｌｌｅｄｃａｎｆａｓｔｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎＡｄａＢｏｏｓｔ．ＡｔＰＣｐｌａｔｆｏｒｍ，ｔｈｅｙｔｏｍｅｅｔｒｅａｌ—ｔｉｍｅａｃｈｉｅｖｅｓａｌｖｅｄｅｍａｎｄ．ＮｏｗｗｅｗａｎｔｋｎｏｗｗｈｅｔｈｅｒｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅａｔｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍ．Ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｉｎｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｐｒｏｄｕｃｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｔｈｅｋｉｎｄｓｏｆａｓｃｕｒｒｅｎｔｃｏｍｐｕｔｅｒｆｉｌｅｄ．Ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｔａｋｅｓｔｈｅｄｅｖｉｃｅｓ．ｎｅＡＩ州ｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｌａｔｅｆｏｒｍｔｏｒｅｓｅａｒｃｈｔｈｅｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｔｇｉｖｅｓｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎ．ａｎｄＳｔａｔｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅａｒｔｉｃｌｅ，ｔｈｅＰＣＡａｌｇｏｒｉｔｈｍＡｄａｂｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｖｅｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ．ＡｆｔｅｒｔｈａｔａｎｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｈａｓｂｅｅｎｂｕｉｌｔｂａｓｉｎｇｔｈｅｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｏｎｔｈｅＡＲＭｂｏａｒｄｆｏｒｔｈｅｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｎｐｕｔｔｈｅＡＲＭｂｏａｒｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＡＲＭ；ＡｄａＢｏｏｓｔ；ＰＣＡ独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。
据我所知，除了特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。
对本人的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。
本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：五星：』：』』学位论文使用授权书．本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权东北师范大学可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。
同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》（中国学术期刊（光盘版）电子杂志社）、《中国学位论文全文数据库》‘（中国科学技术信息研究所）等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：日期：迭碍越＼４佟ｆ¨指导教师签名：塑日期：汐９６．ＩＩ学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：电话：——邮编：——东北师范大学硕士学位论文第一章引言１．１嵌入式系统１．１．１嵌入式系统定义随着微电子技术、数字信息技术和网络技术的高速发展，我们已经进入了数码时代，建立在其基础之上的嵌入式系统已经广泛的渗透到科学研究、工程设计、军事技术、商业、文化艺术、娱乐业以及人们日常生活的方方面面。
嵌入式系统小到一个芯片，大到一个标准的ＰＣＢ板（印刷电路板），种类繁多，这些芯片或ＰＣＢ板隐藏在各式各样的产品和系统中，嵌入式系统由此而得名。
如果分别让１０个工程师给出嵌入式系统的定义，将得到１０个不同的答案。
一般来说，大部分的嵌入式系统执行特定的任务。
根据英国电气工程师协会（１ＥＥ）所作的定义，嵌入式系统是控制、监视或辅助某个设备、机械甚至工厂的运行的装备【ｌ｜。
嵌入式系统具备下列四项特征：用来执行特定的功能以电脑和外设构成核心需要严格的时序与稳定性全自动操作循环嵌入式系统是电脑软件与硬件的综合体，它是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁减，从而能够适应实际应用中对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。
事实上，嵌入式系统在数量上远远超过了各种通用计算机，ＰＣ机的各种输入输出和外部设备均是由嵌入式处理器控制的。
工业流水线控制、通信、仪器仪表、汽车、船舶、航空航天、军事装备、消费类产品等领域更是嵌入式系统的天下。
现在，嵌入式系统所带来的工业产值已超过了１万亿美元，美国著名的未来学家尼葛洛庞帝１９９９年１月访华时预言：４～５年后，嵌入式智能产品将是继ＰＣ和因特网之后最伟大的发明【２１。
１．１．２嵌入式系统的特点１．嵌入式系统是将先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各个行业的具体应用相结合后的产物。
这一点就决定了它必然是一个技术密集、资金密集、高度分散、不断创新的知识集成系统。
嵌入式系统工业的基础是以应用为中心的东北师范大学硕士学位论文芯片设计和面向应用的软件产品开发。
２．嵌入式系统通常是面向用户、面向产品、面向特定应用的。
与通用计算机不同，嵌入式系统是针对具体应用的专用系统。
一般具有成本敏感性，它的硬件和软件必须高效率地设计，量体裁衣去除冗余，针对用户的具体需求，对系统进行合理配置，才能达到理想性能。
３．嵌入式处理器的功耗、体积、成本、可靠性、处理速度、电磁兼容性等方面均受到应用要求的限制。
通常，嵌入式系统ＣＰＵ都具有低功耗、体积小、集成度高的特点，能够把许多由板卡完成的任务集成在芯片内部，从而有利于整个系统设计区域小型化。
４．嵌入式系统和具体应用有机地结合在一起，它的升级换代也是和具体产品同步进行。
因此，嵌入式系统产品一旦进入市场，就具有较长的生命周期。
５．嵌入式系统一般要求高可靠性。
在恶劣环境或突然断电的情况下，要求系统仍然能够正常工作。